Adatelemzés és adatvizualizáció a gyakorlatban — Gyakorlati képzés | robot_dreams
GYAKORLATI KÉPZÉS

Adatelemzés és adatvizualizáció a gyakorlatban

SQL, Tableau, ThoughtSpot
9 hét alatt a gyakorlatban érted meg az adatelemzés teljes folyamatát, valós üzleti adatok alapján. Bevezetünk az SQL és a relációsadatbázis-kezelés technikáiba. Nemcsak az értékes összefüggéseket fogod átlátni, de megtanulsz mindenki számára könnyen érthető vizualizációkat készíteni a Tableau és az AI-alapú ThoughtSpot segítségével.
  • május 29. – augusztus 12.
  • 18 alkalom során megismered az SQL-adatelemzés, az interaktív adatvizualizáció és az AI-alapú reporting technikáit.
  • A házi feladatokon keresztül elkészíted az első adatelemzői projektjeidet, valós üzleti adatok alapján.
  • Az oktató megosztja veled a legfrissebb szakmai trendeket, és útmutatást nyújt a sikeres elemzői karrierhez.
Neked ajánljuk a kurzust, ha
Vezető
pozícióban
vagy,
és az a célod, hogy az üzleti döntéseket egy átfogó adatelemzési rutinra alapozd. Az SQL, a Tableau és a ThoughtSpot alapos elsajátítása után rövid időn belül a saját adatbázisaidból kérheted le a döntéshez szükséges teljesítménymutatókat. Sőt, átláthatóan vizualizálod majd a korábban nem ismert összefüggéseket.
Elemzői vagy funkcionális terület szakértője vagy, és érted az összefüggéseket, de szeretnéd fejleszteni a technikai tudásod. Az SQL és a relációs adatbázis hatékonyabb adatfeldolgozást eredményezhet, mint más rendszer. Az alapos SQL-tudás megszerzése után az IT-osztály is meg fog bízni a szakértelmedben, és az adatvizualizációk segítségével meggyőzően tudsz majd prezentálni a vezetés számára.
Pályakezdő, karrierváltó
vagy,
és egy adatszakértői pozíció a célod, az ehhez szükséged tudást pedig valós üzleti adatok elemzésével szeretnéd megszerezni. A kurzus után hatékonyan dolgozol majd adatokkal, a lekérdezésektől kezdve a reportkészítésig. Vállalati környezetben pedig a szakemberek magabiztosságával fogsz alkalmazkodni a gyorsan változó követelményekhez.
9 hét alatt megtanulod az üzleti adatelemzés alapjait, és az önéletrajzod programnyelvi, adatvizualizációs és BI-ismeretekkel bővíted.
Az előadó🔥
Németh Ákos Data Intelligence Solutions Architect, 1stQuad Solutions
  • Több mint 7 éves tapasztalattal rendelkezik adatmérnök, üzletiintelligencia-fejlesztő és menedzser, illetve data scientist munkakörökben.
  • Tapasztalatot szerzett vezető multinacionális cégeknél: dolgozott többek között az Ubernél, a Kaufland e-Commerce-nél, az HRS Groupnál és a Computershare-Equatexnél.
  • Nagy szakértelemmel rendelkezik a világ vezető adatbáziskezelő rendszereiről (Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL, Azure SQL database, illetve Google Cloud SQL).
  • Szakértője az üzletiintelligencia-rendszereknek (PowerBI, Qlik Sense, Tableau és MicroStrategy).
  • Mesterséges intelligencia és Machine Learning modelljeivel hozzájárult az HRS Group sikereihez.
  • Sikeresen felépített egy stabil üzletiintelligencia-rendszert, ami több mint kétezer embert lát el üzleti adatokkal a Computershare Plans üzleti részlegén.
A KURZUSRÓL: Tudni fogod, hogy egy nyers adatbázisból hogyan készíts átfogó elemzéseket, illetve könnyen érthető és meggyőző vizualizációkat.
Gyakorolj valós adatokkal: A kurzus fő hangsúlya a gyakorlati tudáson van. Valós üzleti adatokon alapuló feladatokat és projektet fogsz elvégezni, amelyek segítségével rögtön alkalmazhatod az SQL-t és az adatvizualizációs technikákat a munkádban.
Értsd meg az adatelemzés lépéseit: Már a második órán elkészíted az első SQL-lekérdezéseidet. A képzésen lépésenként sajátítod el az adatmodellezés alapjait, saját adatbázisokat hozol létre, és megismered az olyan, a vállalatoknál legelterjedtebb SQL-nyelvjárásokat, mint a MySQL, az Oracle SQL és a T-SQL.
Készíts hatékonyan adatvizualizációkat: Megtanulod használni a piacvezető adatvizualizációs programot, a Tableau-t, és az AI-alapú ThoughtSpotot is. Ezekkel az eszközökkel könnyen érthető jelentések formájában mutathatod be az adatokat, ami egyszerre segíti a döntéshozatalt, és hatékonyabbá teszi a kommunikációt.
Igazodj el a karrierlehetőségek között: Az SQL-tudás és az adatvizualizációs készségek hatalmas versenyelőnyt jelentenek a szakmai piacon. A házi feladatokkal saját portfólióanyagot készítesz az elemzői karrieredhez, és útmutatást kapsz egy nagyvállalati állásinterjúhoz is.
Jelentkezem!
kurzus program
kurzus program
#1 alkalom
május 29.
Bevezetés a relációs adatbáziskezelés alapjaiba
  • A kurzus célja, tematika, a feladatok ismertetése, az adat fontossága és lehetséges karriercélok
  • Adatbázisok, adatmenedzsment-alapok, az adatalapú döntéshozatal folyamata
  • Machine Learning és Big Data
  • OLAP és OLTP rendszerek
  • Relációs és nem relációs adatbázisok – SQL és noSQL
  • Az SQL bemutatása, rövid története és különböző változatai
  • A MySQL telepítése, online SQL querybuilder használata
#2 alkalom
június 3.
Elméleti alapok, fogalmak – az első lekérdezések
  • Adatmodellek és típusaik
  • Relációk típusai a relációs adatbázisban, normálformák
  • Adattáblák, mező, rekord és elemi adatok
  • SQL-adattípusok
  • Az első lekérdezés megírása
#3 alkalom
június 5.
Az SQL adatmanipulációs nyelv megismerése
  • Az SQL-lekérdezések struktúrája (SELECT, FROM)
  • Szűrési lehetőségek és logikai operátorok
  • Az Aliasok használata
  • Lekérdezések csoportosítása és rendezése (GROUP BY, ORDER BY, LIMIT)
#4 alkalom
június 10.
Az SQL adatdefiniciós és adatelérést vezérlő nyelv megismerése
  • Az első adatbázis és tábla létrehozása, módosítása
  • Egy tábla sikeres létrehozása SQL Constraints segítségével
  • Az adatbázissémák
  • Data Dictionary
  • Adatok betöltése táblákba az SQL segítségével
  • Az adatelérést vezérlő nyelv rövid bemutatása
#5 alkalom
június 12.
Az SQL-táblák kapcsolatainak fajtái I.
  • Hogyan kapcsoljunk össze két táblát?
  • A kapcsolatok fajtái I
#6 alkalom
június 17.
Az SQL-táblák kapcsolatainak fajtái II.
  • A kapcsolatok fajtái II.
#7 alkalom
június 26.
SQL-függvények adatelemzéshez
  • String functions – karakterfüggvények
  • Lekérdezések finomítása – DISTINCT – egyedi értékek lekérdezése
  • Aggregate functions – csoportos lekérdezési függvények
  • Logikai operátorok (CASE)
  • Táblák összekapcsolása (UNION)
#8 alkalom
július 1.
Interaktív gyakorlás
  • Közös gyakorlati feladat megoldása
#9 alkalom
július 3.
Haladó SQL-függvények
  • Aggregált WINDOW-függvények és más analitikus függvények (RANK, DENSE_RANK, OVER, stb.)
  • SQL Pivot table
  • Cumulative – Running total számítás
#10 alkalom
július 8.
Lekérdezések felépítése, egyéb SQL-elemek
  • SQL Views – Virtuális táblák
  • Albekérdezések, típusai és hierarchiái
  • CTEs – Common Table Expressions
  • Lekérdezési végrehajtási sorrend
#11 alkalom
július 10.
SQL-lekérdezések összefoglalása – gyakorlás és projektfeladat
  • Kódolási stílus és elnevezési konvenciók
  • Lekérdezési feladatok megoldása az eddig tanult SQL-parancsokkal
  • Real life project megoldása
#12 alkalom
július 15.
SQL-adatbázis fejlesztése és adminisztráció
  • A lekérdezés teljesítményének fejlesztése, adatbázis INDEX-ek, típusai
  • SQL Partitions
  • SQL-változók létrehozása
  • User-Defined functions
  • Tárolt eljárások – stored procedures
#13 alkalom
július 24.
Adatvizualizáció és a Tableau alapjai
  • Adatvizualizáció alapok
  • Tableau bevezetés és a kezelőfelület áttekintése
  • Adatforrások importálása és csatlakoztatása
  • Első vizualizációk készítése: táblázatok, oszlopdiagramok, vonaldiagramok
  • Szűrők és azok kezelése
  • Alapvető műveletek és számítások a Tableau-ban
#14 alkalom
július 29.
Tableau – haladó technikák
  • Adatvizualizációk fejlesztése: interaktív diagramok, térképek, diagramok
  • Paraméterek használata vizualizációk testreszabásához
  • Csoportosítások és hierarchiák létrehozása
  • Vizualizációs formázás és stílusok alkalmazása
  • Vizualizációk megosztása és közzététele
#15 alkalom
július 31.
A Tableau gyakorlati alkalmazása
  • Esettanulmány bemutatása és elemzése valós adatokon
  • Mentési és exportálási lehetőségek áttekintése
  • Q/A
#16 alkalom
augusztus 5.
A ThoughtSpot alapjai
  • ThoughtSpot bevezetés és a használati lehetőségek áttekintése
  • Adatmodellek és adatforrások importálása
  • Egyszerű keresések és lekérdezések készítése a ThoughtSpot platformon
  • Alapvető vizualizációk és dashboardok létrehozása
#17 alkalom
augusztus 7.
ThoughtSpot – haladó technikák
  • Összetett keresések és lekérdezések fejlesztése
  • Felhasználói interakciók és dashboardok testreszabása
  • Case study bemutatása és elemzése valós adatokon
#18 alkalom
augusztus 12.
Adatelemzés a valóságban, interjúkérdések, gyakorlati példákkal
  • Tipikus SQL-interjúkérdések, kódolás fejben
  • Hogyan készüljünk SQL-interjúkra?
  • Hogyan teljesítsünk jól a nagy techcégek nehéz interjúin?
  • Karrier-tanácsadás
  • Mennyit kereshetek a megszerzett tudásommal, milyen bérsávok léteznek?
A kurzussal, a részvételi díjjal és a részletfizetési lehetőséggel kapcsolatos további részletekért jelentkezz most!